Tokenization trong NLP là gì? Các loại, ứng dụng thực tế và thách thức

Trong lĩnh vực Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP - Natural Language Processing), một trong những bước quan trọng nhất để chuẩn bị dữ liệu văn bản là Tokenization. Quá trình này giúp chia nhỏ văn bản thành các đơn vị nhỏ hơn, thường là từ, câu hoặc ký tự, giúp máy tính có thể xử lý và hiểu nội dung một cách hiệu quả hơn.

Tokenization đóng vai trò cốt lõi trong hầu hết các ứng dụng NLP như dịch máy, chatbot, phân tích cảm xúc hay tìm kiếm thông tin. Tuy nhiên, việc tách văn bản không phải lúc nào cũng đơn giản, đặc biệt là với các ngôn ngữ không có dấu cách như tiếng Trung, Nhật hay với những từ đồng âm, viết tắt trong tiếng Anh.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu chi tiết về Tokenization trong NLP, lý do nó quan trọng, các loại Tokenization phổ biến và những thách thức trong quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

I. Tokenization trong NLP là gì? 

Tokenization là quá trình chia nhỏ văn bản thành các đơn vị nhỏ hơn, được gọi là tokens. Các tokens này có thể là một từ, một ký tự, một câu hoặc một cụm từ, tùy vào phương pháp Tokenization được sử dụng. Đây là một bước quan trọng trong Natural Language Processing (NLP), giúp các mô hình máy học hiểu và phân tích dữ liệu văn bản hiệu quả hơn.

Ví dụ, với câu: "Tokenization giúp NLP xử lý văn bản dễ dàng hơn."

Nếu sử dụng phương pháp Tokenization ở Word Tokenization (tokens từ), kết quả có thể là: ["Tokenization", "giúp", "NLP", "xử lý", "văn bản", "dễ dàng", "hơn", "."]

Nếu sử dụng Character-based Tokenization (tokens kí tự): ["T", "o", "k", "e", "n", "i", "z", "a", "t", "i", "o", "n", " ", "g", "i", "ú", "p", ...]

II. Tại sao Tokenization quan trọng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên?

Tokenization là một bước quan trọng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) vì nó giúp chuẩn hóa văn bản, tạo dữ liệu đầu vào phù hợp cho các mô hình máy học và cải thiện hiệu suất xử lý ngôn ngữ. Dưới đây là những lý do cụ thể khiến Tokenization trở thành một bước không thể thiếu trong NLP.

1. Giúp mô hình NLP hiểu văn bản tốt hơn

Ngôn ngữ tự nhiên vốn rất phức tạp và có nhiều sắc thái ngữ nghĩa. Nếu không chia nhỏ văn bản thành các đơn vị dễ xử lý, máy tính sẽ gặp khó khăn trong việc hiểu nội dung. Tokenization giúp:

• Xác định các đơn vị ngữ nghĩa quan trọng: Chẳng hạn, câu "Hôm nay trời rất đẹp" cần được tách thành các từ như "Hôm nay", "trời", "rất", "đẹp" để phân tích chính xác.

• Loại bỏ sự nhập nhằng về ngữ nghĩa: Một số từ có thể mang nhiều nghĩa khác nhau nếu không được token hóa đúng cách. Ví dụ, từ "bank" có thể mang nghĩa là ngân hàng hoặc bờ đất tùy theo ngữ cảnh.

2. Cải thiện độ chính xác khi xử lý dữ liệu ngôn ngữ

Việc chia văn bản thành các tokens giúp các mô hình NLP hoạt động chính xác hơn, đặc biệt trong các bài toán:

• Phân loại văn bản: Tokenization giúp xác định từ khóa quan trọng, hỗ trợ phân loại nội dung như spam email, tin tức hay bình luận độc hại.

• Nhận dạng thực thể có tên (NER): Để nhận diện tên riêng, địa điểm, tổ chức trong văn bản, hệ thống NLP cần hiểu rõ từng thành phần câu. Ví dụ, "Apple" có thể là tên công ty hoặc chỉ một loại trái cây.

• Phân tích cảm xúc: Tách câu thành các tokens giúp mô hình xác định ngữ cảnh cảm xúc của người dùng trong các bài đánh giá sản phẩm, bình luận trên mạng xã hội.

3. Tối ưu hóa hiệu suất cho các thuật toán NLP

Tokenization giúp đơn giản hóa văn bản, giảm tải tính toán và cải thiện tốc độ xử lý trong NLP:

• Giảm độ phức tạp của dữ liệu: Thay vì xử lý toàn bộ câu hoặc đoạn văn dài, các mô hình chỉ cần làm việc với các tokens, giúp tiết kiệm tài nguyên tính toán.

• Cải thiện hiệu suất của mô hình máy học: Hầu hết các thuật toán NLP như TF-IDF, Word2Vec, BERT đều yêu cầu dữ liệu đầu vào dưới dạng tokens để có thể tính toán và học được mối quan hệ giữa các từ.

• Hỗ trợ quá trình stemming và lemmatization: Tokenization giúp phân tách từ để xử lý gốc từ (stemming) và chuẩn hóa từ (lemmatization), làm giảm số lượng từ vựng cần xử lý.

4. Chuẩn bị dữ liệu đầu vào cho các mô hình Deep Learning

Trong các mô hình NLP hiện đại như Transformer (BERT, GPT-4, T5, etc.), Tokenization là bước bắt buộc để chuyển đổi văn bản thành dạng có thể sử dụng cho mạng nơ-ron.

• Biểu diễn văn bản dưới dạng số: Tokenization giúp chuyển đổi văn bản thành dãy số (token IDs) để mô hình có thể xử lý. Ví dụ:

• "Tôi yêu NLP" → [2001, 3057, 9876] (mã hóa dưới dạng token IDs trong BERT).

• Tăng khả năng tổng quát hóa của mô hình: Thay vì chỉ xử lý từng từ riêng lẻ, các phương pháp tokenization hiện đại như Subword Tokenization (WordPiece, Byte-Pair Encoding - BPE) giúp giảm số lượng từ vựng nhưng vẫn giữ được ngữ nghĩa.

Tokenization không chỉ là một bước tiền xử lý đơn giản, mà còn là một yếu tố quan trọng quyết định hiệu quả của các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên. 

III. Các loại Tokenization trong NLP

Tokenization có nhiều cách tiếp cận khác nhau tùy vào mức độ chi tiết của đơn vị tách (word, sentence, character, subword). Mỗi loại Tokenization có ưu nhược điểm riêng và phù hợp với từng bài toán NLP cụ thể. Dưới đây là các loại Tokenization trong NLP.

1. Word Tokenization

Word Tokenization, hay còn gọi là tách từ, là phương pháp chia văn bản thành từng từ riêng lẻ dựa trên khoảng trắng hoặc các dấu câu. Phương pháp này thường được áp dụng trong các ngôn ngữ như tiếng Anh, nơi mà các từ được phân tách rõ ràng bằng khoảng trắng. Tuy nhiên, với những ngôn ngữ không có dấu cách giữa các từ, chẳng hạn như tiếng Trung hoặc tiếng Việt, việc sử dụng Word Tokenization đòi hỏi các mô hình xử lý nâng cao hơn như thuật toán phân tách từ.

Ví dụ về Word Tokenization:

• Đầu vào: "Machine learning giúp máy tính hiểu ngôn ngữ con người."

• Sau khi thực hiện Word Tokenization: ["Machine", "learning", "giúp", "máy", "tính", "hiểu", "ngôn", "ngữ", "con", "người", "."]

Ưu điểm:

• Đơn giản, dễ áp dụng với các ngôn ngữ như tiếng Anh, nơi từ được phân tách bởi dấu cách.

• Hiệu quả với các mô hình xử lý ngôn ngữ đơn giản, như tìm kiếm từ khóa, phân loại văn bản.

Nhược điểm:

• Không phù hợp với ngôn ngữ không có dấu cách giữa các từ như tiếng Trung, Nhật, Hàn.

• Khó xử lý từ ghép 

Ứng dụng:

• Dùng trong các hệ thống tìm kiếm từ khóa.

• Ứng dụng trong dịch máy, chatbot.

• Hỗ trợ phân tích cảm xúc văn bản.

2. Sentence Tokenization

Sentence Tokenization, hay tách câu, là quá trình chia văn bản thành các câu riêng biệt. Phương pháp này thường sử dụng các dấu câu như dấu chấm (.), dấu chấm hỏi (?), dấu chấm than (!) để nhận diện ranh giới câu. Sentence Tokenization giúp NLP xử lý ngữ cảnh từng câu một thay vì toàn bộ đoạn văn, giúp cải thiện hiệu quả phân tích cú pháp và dịch máy.

Ví dụ về Sentence Tokenization:

• Đầu vào: "NLP là gì? NLP giúp máy hiểu ngôn ngữ con người. Nó có nhiều ứng dụng."

• Sau khi thực hiện Sentence Tokenization: ["NLP là gì?", "NLP giúp máy hiểu ngôn ngữ con người.", "Nó có nhiều ứng dụng."]

Ưu điểm:

• Giữ được cấu trúc ngữ nghĩa của câu, giúp phân tích văn bản chính xác hơn.

• Quan trọng trong các hệ thống tóm tắt văn bản và dịch máy.

Nhược điểm:

• Khó xử lý các trường hợp viết tắt.

• Không chính xác nếu văn bản có dấu câu đặc biệt

• Một số câu không có dấu câu khiến thuật toán khó xác định ranh giới câu.

Ứng dụng:

• Tóm tắt văn bản tự động.

• Hệ thống hỏi đáp (Q&A systems) như Google Assistant, ChatGPT.

• Phân tích văn bản và dịch máy.

3. Character-based tokenization

Character-based Tokenization, hay tách theo ký tự, là phương pháp chia văn bản thành từng ký tự riêng lẻ thay vì từ hoặc câu. Phương pháp này hữu ích khi xử lý các ngôn ngữ có cấu trúc phức tạp, các hệ thống đánh vần không rõ ràng, hoặc trong những ứng dụng như nhận diện chữ viết tay và xử lý văn bản OCR.

Ví dụ về Character-based Tokenization: 

• Đầu vào: "Tokenization giúp NLP xử lý văn bản."

• Sau khi thực hiện Character-based Tokenization:  ["T", "o", "k", "e", "n", "i", "z", "a", "t", "i", "o", "n", " ", "g", "i", "ú", "p", ...]

Ưu điểm:

• Hiệu quả với ngôn ngữ không có dấu cách (như tiếng Trung, Nhật, Hàn).

• Giúp nhận diện từ mới hoặc từ sai chính tả.

• Xử lý tốt các từ chưa xuất hiện trong tập dữ liệu (Out-of-Vocabulary - OOV).

Nhược điểm:

• Quá nhiều tokens, làm tăng độ phức tạp của mô hình NLP.

• Không giữ được ý nghĩa của từ, dễ làm mất ngữ cảnh,  vì từng ký tự riêng lẻ 

Ứng dụng:

• Xử lý văn bản tiếng Trung, Nhật, Hàn.

• Nhận diện từ viết sai chính tả.

• Tạo mô hình sinh văn bản trong AI.

4. Subword-based Tokenization (Tách theo tiền tố, hậu tố)

Subword-based Tokenization, hay tách theo tiền tố và hậu tố, là một phương pháp tối ưu hơn Word Tokenization khi xử lý các từ hiếm hoặc từ mới. Phương pháp này không chia từ thành từng đơn vị riêng lẻ mà chia thành các phần nhỏ hơn, giúp mô hình hiểu được cả từ phổ biến lẫn từ chưa từng gặp trước đó.

Một số thuật toán phổ biến để thực hiện Subword-based Tokenization bao gồm Byte Pair Encoding (BPE), WordPiece, và SentencePiece. Các phương pháp này đặc biệt hiệu quả khi huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn như BERT, GPT, Transformer, vì chúng giúp giảm số lượng từ vựng mà mô hình cần học mà vẫn giữ được thông tin quan trọng trong từ ngữ.

Ví dụ về Subword-based Tokenization với BPE:

• Đầu vào: "unbelievable"

• Kết quả: Nếu dùng Word Tokenization, ta sẽ giữ nguyên "unbelievable". Nhưng với Subword Tokenization, ta có thể tách thành: ["un", "believ", "able"]

Ưu điểm:

• Giúp mô hình NLP học được ý nghĩa của từ phức tạp.

• Hiệu quả trong các mô hình dịch máy và nhận diện giọng nói.

• Phù hợp với nhiều ngôn ngữ, kể cả tiếng Việt.

Nhược điểm:

• Cần thuật toán phức tạp hơn để tạo subword tokens.

• Phụ thuộc vào tập dữ liệu huấn luyện, có thể gây lỗi nếu mô hình chưa từng thấy một subword nào đó.

Các phương pháp phổ biến:

• Byte Pair Encoding (BPE): Được dùng trong GPT-3, GPT-4, T5.

• WordPiece: Được dùng trong BERT, ALBERT.

• Unigram Language Model: Được dùng trong SentencePiece.

Ứng dụng:

• Dịch máy (Machine Translation) - Google Translate sử dụng Subword Tokenization để dịch chính xác hơn.

• Mô hình ngôn ngữ như BERT, GPT, T5 sử dụng để xử lý dữ liệu hiệu quả hơn.

• Nhận dạng giọng nói (Speech Recognition) - Các hệ thống như Whisper của OpenAI áp dụng Subword Tokenization để hiểu lời nói chính xác hơn.

Mỗi loại Tokenization đều có ưu và nhược điểm riêng, tùy thuộc vào ngữ cảnh sử dụng. Word Tokenization phù hợp với nhiều ứng dụng NLP nhưng có thể gặp khó khăn với ngôn ngữ không có dấu cách. Sentence Tokenization giúp chia nhỏ văn bản theo câu, phù hợp với xử lý cú pháp và dịch thuật. Character-based Tokenization hữu ích trong các ứng dụng đặc biệt nhưng thường tạo ra quá nhiều token. Trong khi đó, Subword-based Tokenization mang lại sự linh hoạt cao hơn, giúp mô hình NLP xử lý từ hiếm gặp hiệu quả hơn.

IV. Các ứng dụng của Tokenization trong NLP

Tokenization đóng vai trò quan trọng trong nhiều ứng dụng của Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP), giúp hệ thống hiểu và xử lý ngôn ngữ một cách hiệu quả hơn. Dưới đây là các lĩnh vực chính mà Tokenization đang được áp dụng rộng rãi.

1. Trong dịch máy (Machine Translation)

Trong dịch máy, Tokenization giúp hệ thống phân tách và chuẩn hóa văn bản trước khi thực hiện quá trình dịch. Việc tách câu và từ giúp mô hình hiểu rõ hơn về ngữ nghĩa và cấu trúc ngữ pháp của văn bản gốc. Tokenization cũng giúp xử lý các từ hiếm gặp hoặc từ mới bằng cách chia nhỏ chúng thành các đơn vị nhỏ hơn, giúp hệ thống dịch hiểu được ngay cả những thuật ngữ chưa từng gặp trước đó. Đối với các ngôn ngữ không có dấu cách giữa các từ, phương pháp này giúp xác định chính xác ranh giới giữa các từ để đảm bảo tính chính xác trong dịch thuật.

2. Trong chatbot & trợ lý ảo

Chatbot và trợ lý ảo cần Tokenization để hiểu và xử lý truy vấn của người dùng một cách chính xác. Tokenization giúp phân chia câu hỏi thành các thành phần riêng lẻ, xác định từ khóa quan trọng và diễn giải ý định của người dùng. Nhờ đó, chatbot có thể phản hồi một cách tự nhiên và phù hợp với ngữ cảnh. Ngoài ra, Tokenization cũng hỗ trợ chatbot xử lý đa ngôn ngữ, giúp chúng có khả năng hiểu và giao tiếp với người dùng bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau.

3. Trong phân tích cảm xúc

Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis) là một trong những ứng dụng quan trọng nhất của NLP, giúp hệ thống hiểu được thái độ của người dùng từ văn bản. Tokenization đóng vai trò quan trọng trong việc tách câu, từ và cụm từ để xác định chính xác cảm xúc ẩn chứa trong từng đoạn văn bản. Việc phân tách từ và nhận diện từ phủ định giúp hệ thống hiểu rõ hơn về sắc thái của ngôn ngữ, tránh trường hợp diễn giải sai ý nghĩa của câu. Điều này đặc biệt hữu ích trong việc phân tích phản hồi của khách hàng, đánh giá sản phẩm hoặc đo lường mức độ hài lòng của người dùng trên các nền tảng mạng xã hội.

4. Trong tìm kiếm và truy xuất thông tin

Tokenization giúp tối ưu hóa quá trình tìm kiếm và truy xuất thông tin bằng cách phân tích và trích xuất các từ khóa chính từ truy vấn của người dùng. Quá trình này giúp hệ thống tìm kiếm loại bỏ những từ không quan trọng và tập trung vào những từ có ý nghĩa, từ đó cải thiện độ chính xác của kết quả tìm kiếm. Ngoài ra, Tokenization còn hỗ trợ xử lý lỗi chính tả và tìm kiếm gần đúng, giúp hệ thống có thể hiển thị kết quả phù hợp ngay cả khi người dùng nhập sai hoặc sử dụng cách diễn đạt khác với nội dung trong cơ sở dữ liệu.

5. Nhận dạng thực thể có tên (NER)

Nhận dạng thực thể có tên là một ứng dụng quan trọng của NLP, giúp nhận diện và phân loại các thực thể như tên người, địa điểm, tổ chức, ngày tháng và các đơn vị đo lường trong văn bản. Tokenization giúp xác định chính xác ranh giới của các thực thể này, đảm bảo rằng hệ thống có thể hiểu đúng thông tin cần trích xuất. Điều này có ý nghĩa quan trọng trong nhiều lĩnh vực như tài chính, y tế, pháp lý và phân tích dữ liệu, nơi việc nhận diện chính xác các thực thể có thể ảnh hưởng đến chất lượng và độ tin cậy của hệ thống xử lý ngôn ngữ.

Tokenization là một bước không thể thiếu trong NLP, giúp cải thiện hiệu suất của các mô hình xử lý ngôn ngữ, từ đó nâng cao chất lượng của các ứng dụng như dịch máy, chatbot, phân tích cảm xúc, tìm kiếm thông tin và nhận dạng thực thể. Nhờ vào Tokenization, các hệ thống NLP ngày càng trở nên thông minh và hiệu quả hơn trong việc tương tác với con người.

V. Thách thức trong Tokenization

Mặc dù Tokenization là một bước quan trọng trong Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP), nhưng quá trình này vẫn gặp phải nhiều thách thức, đặc biệt là khi áp dụng cho các ngôn ngữ khác nhau và trong các ngữ cảnh sử dụng đa dạng. Dưới đây là ba thách thức chính trong Tokenization và cách chúng ảnh hưởng đến hiệu suất của mô hình NLP.

1. Tokenization với ngôn ngữ không có dấu cách

Một trong những thách thức lớn nhất của Tokenization là xử lý các ngôn ngữ không sử dụng dấu cách giữa các từ, chẳng hạn như tiếng Trung, tiếng Nhật và tiếng Thái. Trong các ngôn ngữ này, ranh giới giữa các từ không rõ ràng, khiến quá trình phân tách từ trở nên phức tạp hơn so với các ngôn ngữ như tiếng Anh hoặc tiếng Việt.

Các phương pháp truyền thống dựa trên từ điển thường gặp khó khăn trong việc nhận diện những từ mới hoặc những từ có nhiều cách diễn giải khác nhau. Trong khi đó, các phương pháp dựa trên mô hình học sâu (deep learning) như sử dụng mạng nơ-ron hoặc Transformer có thể giúp xác định ranh giới từ một cách chính xác hơn, nhưng vẫn đòi hỏi lượng dữ liệu huấn luyện lớn và khả năng tính toán cao.

2. Đối phó với từ đồng âm, từ viết tắt, slang (tiếng lóng)

Tokenization cũng gặp nhiều khó khăn khi xử lý các từ đồng âm, từ viết tắt và tiếng lóng, đặc biệt là trong các ngôn ngữ có nhiều cách phát âm giống nhau hoặc có các cụm từ mang nhiều ý nghĩa khác nhau. Ví dụ, một từ có thể mang ý nghĩa khác nhau tùy theo ngữ cảnh mà nó xuất hiện.

Bên cạnh đó, việc xử lý tiếng lóng và từ viết tắt cũng là một thách thức lớn. Trong các cuộc trò chuyện trực tuyến hoặc trên mạng xã hội, người dùng thường sử dụng cách viết không chuẩn, rút gọn hoặc dùng ký tự thay thế, điều này khiến quá trình Tokenization trở nên khó khăn hơn. Các mô hình NLP hiện đại đang được cải thiện để nhận diện những trường hợp này bằng cách sử dụng các tập dữ liệu được thu thập từ mạng xã hội và các nguồn thông tin phi chính thống khác, nhưng vẫn chưa thể đạt độ chính xác tuyệt đối.

3. Ảnh hưởng của Tokenization đến hiệu suất mô hình NLP

Tokenization không chỉ ảnh hưởng đến chất lượng đầu ra của mô hình NLP mà còn tác động đến hiệu suất tổng thể của hệ thống. Nếu Tokenization không chính xác, dữ liệu đầu vào của mô hình sẽ bị sai lệch, dẫn đến việc mô hình học sai các quy tắc ngôn ngữ và giảm độ chính xác trong quá trình dự đoán.

Một thách thức khác là việc lựa chọn phương pháp Tokenization phù hợp với từng ứng dụng NLP. Ví dụ, trong một số bài toán như phân tích cảm xúc, việc giữ nguyên toàn bộ từ gốc có thể quan trọng hơn so với việc chia nhỏ thành các đơn vị nhỏ hơn. Ngược lại, trong các mô hình sử dụng subword Tokenization như Byte-Pair Encoding (BPE) hoặc WordPiece, việc chia nhỏ từ giúp hệ thống xử lý tốt hơn các từ hiếm và từ chưa từng gặp trước đó.

Ngoài ra, hiệu suất của hệ thống cũng bị ảnh hưởng bởi thời gian xử lý Tokenization. Một hệ thống Tokenization quá phức tạp có thể làm tăng thời gian tiền xử lý, ảnh hưởng đến tốc độ suy luận của mô hình NLP trong các ứng dụng thời gian thực như chatbot hoặc tìm kiếm thông tin. Do đó, cần phải tìm kiếm sự cân bằng giữa độ chính xác và tốc độ khi triển khai Tokenization trong các mô hình NLP.

VI. Kết luận

Tokenization đóng vai trò quan trọng trong Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP), là bước nền tảng giúp các mô hình có thể hiểu và phân tích dữ liệu ngôn ngữ một cách chính xác hơn. Quá trình này không chỉ giúp chuẩn bị dữ liệu đầu vào mà còn ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất và độ chính xác của các ứng dụng NLP như dịch máy, chatbot, phân tích cảm xúc, tìm kiếm thông tin và nhận dạng thực thể có tên (NER). Tuy nhiên, Tokenization vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức, đặc biệt là khi xử lý các ngôn ngữ không có dấu cách, từ đồng âm, tiếng lóng hoặc các dạng viết tắt. Ngoài ra, sự lựa chọn phương pháp Tokenization phù hợp cũng quyết định hiệu suất của hệ thống, đòi hỏi sự cân bằng giữa tốc độ xử lý và độ chính xác.

Việc hiểu rõ về Tokenization không chỉ giúp tối ưu hóa các mô hình NLP mà còn giúp các nhà phát triển và doanh nghiệp áp dụng công nghệ này một cách hiệu quả hơn trong thực tế. Cảm ơn bạn đã dành thời gian tìm hiểu về Tokenization trong NLP cùng chúng tôi. Nếu bạn quan tâm đến những kiến thức chuyên sâu hơn về AI và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, đừng quên theo dõi blog để cập nhật những bài viết hữu ích và mới nhất nhé!